Prediction of Paddy Moisture Content during Thin Layer Drying Using Machine Vision and Artificial Neural Networks
محل انتشار: مجله علوم و فناوری کشاورزی، دوره: 17، شماره: 2
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 51
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JASTMO-17-2_002
تاریخ نمایه سازی: 1 آذر 1402
چکیده مقاله:
The goal of this study was to predict the moisture content of paddy using machine vision and artificial neural networks (ANNs). The grains were dried as thin layer with air temperatures of ۳۰, ۴۰, ۵۰, ۶۰, ۷۰, and ۸۰°C and air velocities of ۰.۵۴, ۱.۱۸, ۱.۵۶, ۲.۴۸ and ۳.۲۷ ms-۱. Kinetics of L*a*b* were measured. The air temperature, air velocity, and L*a*b* values were used as ANN inputs. The results showed that with increase in drying time, L* decreased, but a* and b* increased. The effect of air temperature and air velocity on the L*a*b* values were significant (P< ۰.۰۱) and not significant (P> ۰.۰۵), respectively. Changing of color values at ۸۰°C was more than other temperatures. The optimized ANN topology was found as ۵-۷-۱ with Logsig transfer function in hidden layer and Tansig in output layer. Mean square error, coefficient of determination, and mean absolute error of the optimized ANN were ۰.۰۰۱, ۰.۹۶۳۰, and ۰.۰۳۱, respectively.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
I. Golpour
Department of Biosystems Engineering, Faculty of Agriculture, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Islamic Republic of Iran.
R. Amiri Chayjan
Department of Biosystems Engineering, Faculty of Agriculture, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Islamic Republic of Iran.
J. Amiri Parian
Department of Biosystems Engineering, Faculty of Agriculture, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Islamic Republic of Iran.
J. Khazaei
Department of Agricultural Technical Engineering, College of Abouraihan, University of Tehran, Islamic Republic of Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :